01 结语
随着Python程式设计语言的盛行和普及化，愈来愈王承恩对怎样应用应用领域Python做金融创新统计数据预测和定量买卖充满著浓厚兴趣。但是不少人对定量股权投资这类存在很大的误会或格尼兹，有的是人过分脱离现实，指出能躺着赚钱（怕是只有岛国同学吧）；有的是人会固步自封，指出没啥卵用；也有的是人一味崇尚微积分模型的复杂程度，在程式设计和微积分中沉沦了路径。
单纯认知，定量股权投资就是可视化信息技术并采用很大的微积分方法去同时实现股权投资经营理念、同时实现股权投资路子的过程（九阶）。随著大统计数据和人工智慧的发展，定量股权投资将成为市场的非主流股权投资辅助工具，因此将与现代的经济基本面预测和技术预测广度紧密结合。
那么定量股权投资应该怎样系统的自学呢？网路上关于Python和定量（Quant）的天然资源Bouzemont，十分繁杂，让很多踏进这一应用领域的人无人知晓所措。这些已经掌控了Python程式设计此基础的人，却无人知晓怎样瞄准定量的前述情景；而这些具有很大金融创新此基础和路子路子的人，却无人知晓怎样使用Python来同时实现路子。因此，责任编辑主要就结
02
定量天然资源撷取
定量能单纯分为统计数据处理、路子预测和路子继续执行三个组件，统计数据是基础，路子预测是核心理念，其中路子智能化继续执行（演算法买卖）在国内由于政策管制实施起来比较麻烦事。从Python的角度观察，统计数据层往下降解，要自学的组件主要就有Pandas、Numpy、tushare、pandas_datareader以及一些食腐库等。路子层往下降解，要掌控的此基础辅助工具包括Pandas、matplotlib、scikit-learn、TA-lib、statsmodels之类。当然，在自学前述金融创新量化常用库前，系统的掌控Python程式设计此基础是很有必要的。从路子的角度观察，光会玩Python是远远不够的，必须有自己的路子路子和逻辑。那么路子的灵感来自哪里？除了自身实践总结外，各种定量平台、论坛、博客
01 Python程式设计
1、搭建Python环境
（1）Anaconda ：
Homepage 2024
（2）Pycharm ：用的人也很多，但个人没用过。
2、入门自学
（1）廖雪峰官方网站：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
（2）菜鸟教程：
https://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html
（3）GitHub项目：
https://github.com/goodchinas/pyquantGitHub上的一个项目，notebook格式，从入门到numpy、pandas、matplot等各种库的降解和练习，非常适合新手入门。
3、高阶自学书籍
（1）Python for Finance，2014,Yves Hilpisch中文版：Python金融创新大统计数据预测，人民邮电出版社
（2）Mastering Python for Finance，2015，James Ma Weiming
（3）Personal Finance with Python，2018，Max Humber
（4）Python for Finance，2017，Yuxing Yan
（5）Derivatives Analytics with Python，2015，Yves Hilpisch
（6）QuantEcon Lectures，2019，Thomas J. Sargent and John Stachurski
（7）定量股权投资以Python为辅助工具，2017，蔡立耑
（8）零起点Python大统计数据与定量买卖，2017，何海群（9）定量买卖之路用Python做股票定量预测，2017，阿布
02定量统计数据源
金融创新定量统计数据源主要就有三种：一是大统计数据网站，通常都是收费的，一般只有日线级统计数据；二是专业金融创新统计数据公司，如通联，万德，收费价格高但比较稳定；三是开源统计数据组件库，如Tushare，pandas-datareader，ccxt数字货币等，github上还有很多不一一列举。
Python开源统计数据
（1）TuShare pro ：
中文财经统计数据接口包，有积分管制。
https://tushare.pro/register?reg=218422（2）BaoStock ：
与tushare类似，主要就提供国内股票行情统计数据、公司经济基本面和宏观统计数据
（3）Quandl :https://www.quandl.com/
国际金融创新和经济统计数据。
（4）pandas_datareader：
从pandas中独立出来的统计数据开源库，丰富的统计数据源，包括美股、A股、宏观统计数据等
（5）yfinance：https://pypi.org/project/yfinance/
雅虎财经统计数据api的修复。
（6）ccxt：https://github.com/ccxt/ccxt
python数字货币开源接口
其他统计数据源
（1）通达信 （免费）
（2）聚宽：jqdatasdk（免费）
（3）新浪、雅虎、东方财富网（免费）
（4）Wind资讯-经济统计数据库（收费）
（5）东方财富 Choice金融创新统计数据研究终端（收费）
（6）同花顺金融创新统计数据终端 （大部分能免费导出）
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3 在线定量平台和开源框架
赛（练手）、社区（借鉴参考优秀项目）和学院（系统自学定量知识框架）板块。
国内平台（排名不分先后）
（1）BigQuant ：https://bigquant.com/
主打人工智慧定量平台，社区和学院提供了较丰富的天然资源。
（2）聚宽 ：
https://www.joinquant.com/免费定量统计数据、投研辅助工具、定量自学体系
（3）优矿 ：https://uqer.io/
主打大统计数据时代的智能定量平台，特色是广度报告、定量学堂和定量社区
（4）万矿 ：
https://www.windquant.com/金融创新大统计数据、路子研究和统计数据可视化，网站的社区、学院和案例提供了丰富的自学天然资源
（5）Ricequant ：https://www.ricequant.com/welcome/
涵盖金融创新统计数据、股权投资组合管理与风险预测、定量投研买卖组件
（6）掘金定量 ：https://www.myquant.cn/
（7）Factors ：
http://factors.chinascope.com/ 专注于多因子预测，界面操作，黑盒子。国外定量平台：
国外定量平台非常多，只列两个。
（1）Quantopian ：https://www.quantopian.com/posts
比较知名的平台，旗下有定量三大件：pyFolio，zipline，alphalens
（2）Quantstart：https://www.quantstart.com/
平台文章提供了构建自己定量买卖系统的路子框架
开源框架（同时实现本地化）
一般是直接在终端（cmd）上使用pip install xxx(库名）进行安装，有些可能需要下载安装包离线安装。（1）Zipline – 一个Python的回测框架（很难安装）（2）vnpy – 基于python的开源买卖平台开发框架（3）easytrader – 进行自动的程序化股票买卖
（4）pyalgotrade – 一个Python的事件驱动回测框架（5）quantmod – 定量金融创新建模
（6）backtrader -Python定量回测框架
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（一）定量股权投资专业网站、博客、论坛
（1）ARQ： https://www.aqr.com/
（2）Quantivity：https://quantivity.wordpress.com/page/2/
（3）QuantLib:http://www.implementingquantlib.com/
（4）NuclearPhynance: http://www.nuclearphynance.com/
（5）QuantNet Community：https://quantnet.com/
（6）Udacity ：https://www.udacity.com/course/machine-learning-for-trading–ud501
（7）Quant At Risk ：http://www.quantatrisk.com/
（8）经管之家定量股权投资板块：
https://bbs.pinggu.org/forum-2166-1.html（9）知乎 – 宽客（Quant）：
https://bbs.pinggu.org/forum-2166-1.html（10）知乎 – 定量买卖：
https://www.zhihu.com/topic/19815465/hot
（11）GitHub : https://github.com/
（12）FMZ发明者定量买卖平台: https://www.fmz.com/bbs
（二）定量股权投资书籍：
如果完全不懂金融创新股权投资理论，就谈量
（1）打好经济学此基础，所推荐教材：曼昆的宏微观经济学、米什金的《货币金融创新学》、罗斯《公司理财》、博迪的《股权投资学》和《金融创新工程》。《股权投资学》介绍了一些股权投资学上的此基础知识和基本微积分模型。现代股权投资学框架，包括资产组合理论（均值-方差微积分模型）、资本资产定价微积分模型（CAPM）、套利定价理论（APT）、行为金融创新学等（除了正规教材外，所推荐索罗斯的《金融创新炼金术》）。
（2）计量经济学，主要就自学时间序列预测、多元统计线性回归，可参考《计量经济学导论：现代观点》，紧密结合Python的statsmodels、scipy、sklearn组件进行自学。
险微积分模型（多因子微积分模型扩展）是现在非常非主流的定量微积分模型，有很多能参考的资料，如《Barra Risk Model Handbook（US）》。
（4）股权投资相关书籍
《打开定量股权投资的黑箱》 里什·纳兰《宽客》[美] 斯科特·帕特森（Scott Patterson）
《解读定量股权投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海《漫步华尔街》麦基尔
《海龟买卖法则》柯蒂斯·费思
《买卖路子评估与最佳化》罗伯特·帕多
《统计套利》 安德鲁·波尔
《信号与噪声》纳特•西尔弗
《定量股权投资—路子与技术》 九阶
《定量股权投资路子:怎样同时实现超额收益Alpha》 吴冲锋
《以买卖为生》 埃尔德
《高级技术预测》布鲁斯·巴布科克
《积极型股权投资组合管理》格里纳德，卡恩
《金融创新计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎
《定量买卖怎样建立自己的演算法买卖事业》欧内斯特·陈
《聪明的股权投资者》 本杰明·格雷厄姆
《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔
注：金融创新股权投资书籍及
（三）学术期刊
国外期刊金融创新三大顶级期刊（需要理论功底比较强，不然看起来很费力）：
Journal of Finance、
Journal of Financial Economics、
Review of Financial Studies
其他金融创新股权投资期刊：
Journal of Accounting and Economics、Journal of Financial and Quantitative Analysis、Financial Analysts 、Journal Financial Management、Journal of Empirical Finance、Quantitative Finance、Journal of Alternative Investments、Journal of Fixed Income、Journal of Investing、Journal of Portfolio Management、Journal of Trading、Review of Asset Pricing Studies
03 结语
拥有制造汽车的专业技能，就能造出一部汽车；但当你掌控了证券股权投资的专业知识，却不很大能在股票市场上赚到钱。一个不难观察到的现象是，很多金融创新专业人士在股票股权投资这个应用领域不很大能干出好的成绩，而一些非金融创新背景的人却表现优异。这可能与证券股权投资的非逻辑性（艺术而不是科学）有关，买卖市场的本质是零和博弈（不考虑手续费等），尤其是期货买卖。但是不得不说这已经是个对专业要求愈来愈高的行当，因为在高收入的引诱下，各种高精尖人才都挤破脑袋往这个行业里钻。尤其是近几年，大型券商和基金招人连清北复交也不怎么鸟了，指定北美前五十高校，玩的微积分模型和技术也愈来愈花了。尽管专业的金融创新背景只是股权投资成功的必要条件（非充分条件），但是如果连基本的经济金融创新此基础也没有，要想与市场上的其他人玩，成为韭菜的概率就更高了。
参考资料
知乎：守株待兔《史上最全Quant天然资源重新整理》：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26179943
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